Oracle может предложить корпоративным клиентам более рациональный подход к снижению затрат и времени на предварительное обучение, тонкую настройку и непрерывное обучение больших языковых моделей (LLM) на основе корпоративных данных — а именно это оказалось серьезным препятствием для внедрения LLM в современных корпоративных средах, за исключением контакт-центров и служб поддержки клиентов, полагает аналитик The Futurum Group. Преимущество Oracle в том, что она располагает большим портфелем корпоративных приложений — Fusion и NetSuite, сервисами и инфраструктурой ИИ, а также средствами машинного обучения для баз данных — MySQL HeatWave и AI Vector Search в СУБД Oracle.

Oracle пытается встроить элементы генеративного искусственного интеллекта в свои основные продукты, особенно в системы управления базами данных, чтобы оптимизировать затраты вычислительных ресурсов и снизить стоимость, отмечает аналитик фирмы Omdia. Снижение сложности и стоимости развертывания моделей ИИ — это главное, считает он. Поэтому неудивительно, что многие разработчики СУБД, например, MongoDB, встраивают в них возможности машинного обучения, а в последнее время начинают создавать и хранить векторные представления в той же базе данных, где находятся векторизуемые данные. Это сокращает затраты на перемещение данных между базами, системами хранения и процессорами для формирования выводов модели.

Увы, хотя стратегия Oracle может понравиться корпоративным клиентам, аналитик Constellation Research считает, что Oracle сильно отстает от конкурентов в области продуктов с генеративным ИИ. У компании мало своих LLM и они проигрывают по сравнению с ведущими моделями.